\def\RR{\mathbb{R}}
Buyuk ihtimalle daha guzel bir cozum vardir. Ben saatlerdir ugrasiyorum, sonunda cozdum ama cok memnun degilim cunku liselilerin anlayabilecegi bir cozum olmadi. Bir de
S_i'lerin birbirinden farkli olmasini istiyorsun, yoksa
\{1 \} kumesini istedigim kadar tekrar ederim.
Once cozumun adimlarini yaziyim, sonra teker teker her adim hakkinda konusayim.
Adim 1: Her S_i icin \RR^n'de bir vektor tanimla.
Adim 2: Bu vektorlerin dogrusal bagimsiz oldugunu goster.
Adim 1: Her S \subset \{ 1, \ldots, n\} icin, s = (s_1, \ldots, s_n) \in \RR^n vektorunu soyle tanimlayalim: Eger i \in S ise s_i = 1 olsun. Aksi taktirde s_i = 0 olsun. Ornegin, \{ 1, 2\} altkumesi (1, 1, 0, \ldots, 0) vektoruyle ve \{1 , 3\} altkumesi (1, 0 , 1, 0, \ldots, 0) vektoruyle eslensin.
Simdi elimizde S, T altkumeleri olsun. Bunlara karsilik gelen s, t vektorlerine, daha dogrusu bunlarin ic carpimlarina bakalim:
s \cdot t = s_1t_1 + \ldots +s_nt_n Simdi bizim kosullarimiz altinda, i \in S \cap T \iff s_i = t_i = 1 \iff s_it_i =1 ve i \notin S \cap T \iff s_i t_i = 0
O halde, s \cdot t = |S \cap T|
Ote yandan, s \cdot s = |S|.
Simdi, soruya geri donelim. Elimizde S_1, \ldots, S_m kumeleri var. Bunlar bize s_1, \ldots, s_m \in \RR^n vektorlerini veriyor. Bu vektorlerin ozelligi s_i \cdot s_j = 1 olmasi, eger i \neq j ise.
Adim 2: Bu adimda \{ s_1, \ldots , s_m\} kumesinin dogrusal bagimsiz oldugunu gosterecegiz. Yazmasi daha kolay olsun diye |S_i| yerine a_i yazacagim. c_1 s_1 + \ldots + c_m s_m = 0 olsun. Bu esitligin iki taraftan s_i ile ic carpimini alalim:
0 = s_i \cdot ( c_1 s_1 + \ldots + c_ns_n ) = c_1 + \ldots + a_i c_i + \ldots c_m Bunu her s_i icin yaparsak elimizde m bilinmeyenli m denklem var. (Hatirlayalim, amacimiz c_i'lerin sifir olmak zorunda oldugunu gostermek.) Bu denklem sistemini matris esitligine donusturelim.
\begin{bmatrix} a_1 & 1 & \ldots & 1 \\ 1 & a_2 & \ldots & 1 \\ \vdots & \vdots & \vdots &\vdots \\ 1 & 1 & \ldots & a_m\end{bmatrix} \begin{bmatrix} c_1 \\ \vdots \\ \vdots \\ c_m\end{bmatrix} = 0 Simdi amacimiz bu denklemin tek cozumu oldugunu gostermek, yani m\times m matrisimizin tersinin oldugunu gostermemiz soruyu bitirecek. Bunun icin de sunu yaptim:
\begin{bmatrix} a_1 & 1 & \ldots & 1 \\ 1 & a_2 & \ldots & 1 \\ \vdots & \vdots & \vdots &\vdots \\ 1 & 1 & \ldots & a_m\end{bmatrix} \rightarrow \begin{bmatrix} a_1 & 1 & \ldots & 1 \\ 0 & a_2a_1 - 1 & \ldots & a_1 - 1 \\ \vdots & \vdots & \vdots &\vdots \\ 0 & a_1 - 1 & \ldots & a_ma_1 - 1\end{bmatrix} Simdi tumevarimla isi bitirebilirim.
Kucuk bir sey soylemek lazim: Tumevarim kullanmam icin ikinci matristeki (m-1) \times (m-1)'lik altmatrisin kosegenindeki girdilerin sifirdan farkli oldugunu soylemem lazim. Ama bunu yapabilirim. Cunku a_i'lerin en fazla bir tanesi disinda hepsi 2 ya da daha buyuk olmali. Eger bunlardan bi tanesi 1 ise, onu a_1 olarak dusuneyim. O zaman a_1a_i - 1 sifirdan buyuk olacak i \neq 1 icin. Bu da tumevarim kullanabilecegimizi soyluyor.